df.groupby('name').agg( total_score=pd.NamedAgg(column='score', aggfunc='sum'), min_salary=pd.NamedAgg(column='salary', aggfunc='min') ) 1. 2. 3. 4. 5. 统计非重复个数 df.groupby('name').agg({'score':['unique','nunique']}).reset_index() ''' name score unique nunique ...
grouped = df.groupby('name')result = grouped.agg({'age': 'mean', 'score': 'mean'}).tolist()print(result)结果为：[('Alice', 32.5, 87.5), ('Bob', 42.5, 80.0), ('Charlie', 40.0, 80.0)]这个结果表示，每个元组对应一个分组的结果，包含该分组的列名、平均年龄和平均最高分数。
现在,我们将使用pandas的groupby和agg函数进行分组聚合,并只显示特定的列名。我们先来看一下具体的代码: grouped_data=data.groupby("性别").agg({"年龄":"mean"}) 1. 代码解释: data.groupby("性别"):根据"性别"列进行分组。 .agg({"年龄": "mean"}):对分组后的数据,在"年龄"列上进行平均聚合。 这样...
df_agg = df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 输出 Age Income min mean max min mean max Country America 250 250.000000 250 40000 40000.000000 40000 China 4321 4607.000000 5000 8000 9333.333333 10000 India 1234 3188.333333 4321 5000 5000.666667 5002 Japan 250...
【例11】同时使用groupby函数和agg函数进行数据聚合操作。并且一次应用多个函数。 关键技术:对于自定义或者自带的函数都可以用agg传入,一次应用多个函数。传入函数组成的list。所有的列都会应用这组函数。使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: ...
df.groupby(by=['a','b']).agg({'age':'sum','gender':'mean'}) 2.pandas.DataFrame.agg 函数形式:DataFrame.agg(func=None, axis=0, *args, **kwargs) 函数功能:针对特定的轴进行一个或者多个聚合操作。 参数解读: func:函数,可以为str, list或者dict类型。可接受的组合包括:函数,字符串形式的函...
[1,1,2,2],'b':np.random.rand(4),'c':np.random.rand(4),'d':np.random.rand(4),})print(df)print(df.groupby('a').agg(['mean',np.sum]))print(df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2':np.sum}))# 函数写法可以用str,或者np.方法# 可以通过list,dict传入,...
pieces=dict(list(df.groupby('key1')))print(pieces)pieces['b'] groupby默认是在axis=0上进行分组的,通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。拿上面例子中的df来说,我们可以根据dtype对列进行分组: 代码语言:javascript 复制 print(df.dtypes)grouped=df.groupby(df.dtypes,axis=1) ...
data1 = data[['name', 'phone']].groupby('phone_clear').agg(lambda x: x.str.cat(sep=',')).reset_index() 如果还想把之前生成的数组,再生成不重复的集合,用如下语句即可。 data1['name_set'] = data1['name'].apply(lambda x: set(x.split(','))) ...
df.groupby("dummy").agg({"returns": f1, "returns": f2}) 显然,Python 不允许重复键。是否有任何其他方式来表达对 agg() 的输入?也许元组列表 [(column, function)] 会更好,以允许将多个函数应用于同一列?但是 agg() 似乎只接受字典。 除了定义一个只应用其中两个函数的辅助函数之外,是否有解决方法...